본 논문의 주된 연구목적은 인구이동이 인구재분포에 미치는 영향력을 분석하기 위한 방법론적 토대를 공고히 하고, 그것을 바탕으로 우리나라 인구이동의 편향성 혹은 불균형성의 시공간적 역동성을 탐색하는 것이다. 방법론적인 측면에서, 인구이동 유효도 지수(MEI)가 순이동률(NMR)에 비해 보다 적절한 측도인 것으로 판단되었다. MEI는 NMR에 비해 측도로서의 타당도가 높으며, ‘소인구문제’로부터 상대적으로 자유롭고, 인구이동의 현재적 역동성을 파악하는데 상대적으로 유리한 것으로 평가되었다. 덧붙여 MEI는 NMR에 비해 스케일 확장성이 월등해 다중 스케일을 고려한 연구 프레임워크의 수립에 훨씬 유리한 것으로 판단되었다. MEI에 기반한 분석 프레임워크를 우리나라의 최근 25년간(1998~2022년)의 데이터에 적용하여 분석하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전역 스케일의 분석 결과, 지난 25년간 전역적 MEI 값이 대략 5~10% 안에서 변동하는 경향을 보였으며, 특정한 시계열적 패턴을 보여주었다. 둘째, 지역별 스케일 분석의 결과, MEI가 NMR에 비해 인구이동의 역동성을 파악하는데 더 적절한 도구라는 사실이 입증되었다. 셋째, 지역-특수적 스케일 분석의 결과, 특별･광역시별로 매우 독특한 인구 교환 양상의 패턴이 드러났으며, 스케일 확장성이라는 측면에서 MEI는 NMR에 비해 월등하다는 사실이 입증되었다. 넷째, 지역간 스케일의 분석 결과, 인구이동 편향성이 두드러진 플로들이 확인되었다. 본 연구에서 제시된 연구 프레임워크는 다양한 방향으로 확장될 수 있는데, 집단 개별화 연구, 다변량 기법의 적용, 보다 작은 공간단위의 연구 등이다.

보드게임은 많은 수의 말들과 상태공간을 갖고 있다. 그러므로 게임은 학습을 오래 하여야 한다. 그러나 강화학습은 학습초기에 학습속도가 느려지는 단점이 있다. 그러므로 학습 도중에 동일한 최선 값이 있을 때, 영향력분포도를 고려한 문제 영역 지식을 활용한 휴리스틱을 사용해 학습의 속도 향상을 시도하였다. 기존 구현된 말과 개선 구현된 말을 비교하기 위해 보드게임을 제작하였다. 그래서 일방공격형 말과 승부를 하게 하였다. 실험결과 개선 구현된 말의 성능이 학습속도 측면에서 향상됨을 알 수 있었다.